Забезпечте безпечне підключення локальних даних до сервісу Amazon Quick за допомогою приватної мережі, що зменшить площу атаки та забезпечить відповідність вимогам. Сервіс Amazon Quick пропонує пошук, аналітику та автоматизацію на основі штучного інтелекту в приватному, захищеному середовищі для обробки трафіку користувачів і отримання даних.
Навчіть модель Qwen3 трьома способами на одному сервері trn2.48xlarge, використовуючи технологію torchtitan на AWS Trainium. Налаштуйте реалізацію моделі та ядра для вашого робочого процесу за допомогою інтерфейсу ядер Neuron Kernel Interface (NKI) та ядер MoE.
Моя реалізація моделі GBR на C# дає результати, що відповідають результатам scikit-learn, точно прогнозуючи дохід на основі статі, віку, міста, зросту та психологічних факторів. Ця реалізація на C# дозволяє детально пояснювати процес передбачення, демонструючи її ефективність і прозорість у машинному навчанні для задач регресії.
Модель GPT-OSS-20B має труднощі з багатомовною обробкою інформації та часто використовує англійську мову за замовчуванням. Тонке налаштування моделі за допомогою SFT і GRPO на платформі Amazon SageMaker HyperPod покращує точність обробки різних мов.
Канадські організації, які використовують Amazon Bedrock, тепер можуть отримати доступ до найновіших моделей OpenAI, включаючи GPT-6, у канадських регіонах AWS з підтримкою обробки даних між різними регіонами. Моделі, доступні в Канаді, пропонують широкий спектр можливостей, від складних обчислень до швидкої та економічної обробки даних, підтримуючи текстові та графічні вхідні дані з контекстни...
Компанія i14 розробила модель Laplace 3B, яка використовує механізм лінійної уваги, для вирішення проблем масштабованості традиційних великих мовних моделей (LLM). Співпрацюючи з AWS, вони оптимізували цю модель для процесора Trainium2, досягнувши високої швидкості навчання та стабільного обсягу пам'яті, необхідного для роботи.
Встановлення криптографічної ідентичності за допомогою стандарту X.509 PKI є критично важливим для агентів штучного інтелекту, які отримують доступ до конфіденційних даних. Сервіси Keyfactor EJBCA та AWS забезпечують безпечну автентифікацію для багатоагентних систем штучного інтелекту, запобігаючи несанкціонованому доступу та гарантуючи надійність ідентичності машин.
Amazon SageMaker JumpStart пропонує відібраний каталог моделей штучного інтелекту, шаблонів і блокнотів, що спрощує вибір та розгортання моделей машинного навчання. Провідні постачальники, такі як Alibaba, NVIDIA та Google, надають різноманітні моделі для пошуку, розгортання та налаштування.
Компанія Deepgram використовує процесори штучного інтелекту від AWS для підвищення ефективності, дозволяючи клієнтам обробляти на 11-70% більше аудіо за ту ж суму грошей. Deepgram та AWS співпрацюють для оптимізації Nova-3 на Trainium2, що покращує роботу моделей перетворення мовлення в текст.
Компанія TwelveLabs випустила Pegasus 1.5 на платформі Amazon Bedrock – це модель обробки відео, яка перетворює відео в структуровані метадані. Pegasus 1.5 пропонує метадані, прив'язані до часу, підтримку мультимодальних запитів та обробку даних у реальному часі, що значно покращує можливості аналізу відео.
Сервіс Amazon Bedrock тепер підтримує структуровані вихідні дані для всіх моделей Anthropic Claude, що забезпечує відповідність JSON-відповідей заданій схемі. Це усуває необхідність у спеціальній обробці та пост-обробці даних, роблячи такі завдання, як вилучення інформації та аналіз договорів, більш ефективними та надійними.
Канцлер Німеччини Фрідріх Мерц та генеральний директор компанії NVIDIA Дженсен Хуанг обговорили стратегію розвитку штучного інтелекту в Німеччині під час зустрічі в Kraftwerk, наголошуючи на застосуванні ШІ у виробництві та автомобільній промисловості. Німеччина прагне поєднати інженерну експертизу з технологіями штучного інтелекту, співпрацюючи з NVIDIA для розвитку промислових моделей ШІ та с...
Дослідники з MIT та дитячої лікарні Бостона розробили модель глибокого навчання під назвою E(3)-Pose, яка відстежує рухи мозку плода під час МРТ-сканування для покращення якості зображення та точності. Модель використовує принципи фізики для підвищення точності визначення орієнтації мозку, що допомагає у ранній діагностиці порушень розвитку мозку плода.
vLLM представляє з'єднання NIXL, що працює за принципом "push", для ефективної передачі даних KV, що дозволяє скоротити час генерації першого токена. Тестування показало, що в режимі "push" час генерації першого токена може бути до 3 рази швидшим порівняно з режимом "pull" для моделі Qwen3-32B на інстансах Amazon EC2 P5en з EFA.
Ноутбуки NVIDIA RTX Spark, оснащені потужними можливостями штучного інтелекту, тепер доступні за ціною 2399 доларів від провідних виробників ПК. Дженсен Хуанг здивував шанувальників на презентаціях у Берліні, викликавши великий інтерес у всьому світі.